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您是否一直想在 2023 年探索數據科學領域，但不知道從哪裡開始?
那麼這篇博文就是為您準備的！
在這篇博文中，我將通過五步指南向您介紹如何開始數據科學 在 2023 年。我將分享您需要學習的技能、您應該使用的一些重要資源，以及有關如何在數據科學領域找到工作的提示。
讓我們開始吧！
第 1 步:學習基本數據科學技能
成為數據科學家的第一步是學習工作所需的技能。
要成為一名數據科學家，您必須了解編碼、統計、機器學習、可視化和數據敘事。
如果您不熟悉編碼和編程語言，您應該從 Python 開始。您還需要對用於數據分析的 Python 或 R 有很好的了解。
對於我學習數據科學的大部分目的，我最終總是選擇 Coursera。 Coursera 是一個很棒的學習資源，它為您提供來自斯坦福大學和帝國理工學院等頂尖大學以及 Google 和 IBM 等大型科技公司的數千門課程。
如果您學習 Python 是為了第一次學習 IBM Data Analyst Professional Certificate 等在線課程可能是學習該語言的良好起點。它很好地介紹了 Python 在數據科學中的基本編碼概念和具體應用。
或者，您可以考慮 Coursera 的 Python for Everybody Specialization！本課程是 Coursera 的熱門在線課程之一，適合初次接觸 Python 的人。這也應該為您提供一個很好的介紹。如果您仍在考慮，您可能想查看我對課程的評論。
開始學習 R 進行數據分析的一個好地方是 Google 數據分析專業證書！我親自學習了這門優秀的課程，它為我打下了良好的數據分析基礎。
對於機器學習，您需要熟悉用於預測建模的流行算法。統計學是數據科學家的另一項重要技能，了解假設檢驗、回歸分析和時間序列預測等概念非常重要。
如果你認真學習統計學和機器學習，我’d 推薦 IBM 數據科學專業證書-它是最好的證書之一！
在此證書中，您將了解所有數據科學家工作所需的關鍵機器學習概念和統計分析基礎知識。
熟悉Hadoop、Spark等大數據技術。這些使您能夠高效地存儲、處理和分析大量數據。
最後，您需要對數據可視化有很好的理解，以便您可以有效地將發現的結果傳達給您的團隊和利益相關者。
數據科學家常用的一些數據可視化工具有:
TableauPower BIMatplotlibSeaborn
如果你想學習，Tableau，Google Data Analytics Professional Certificate，也很好的介紹了這個商業智能工具。
創建引人注目且清晰的數據可視化也是數據科學工作的重要組成部分。
在講述數據故事方面具備一些軟溝通技巧將幫助您走得更遠並從其他數據科學家中脫穎而出。
憑藉良好的講故事技巧，您將能夠在提出見解時提供更具說服力和說服力的觀點！
這些技能是也非常適用於數據分析師和數據工程師！
專業提示:如果您計劃從 Coursera 獲得多門課程，您應該考慮獲得他們的 Coursera Plus 年度計劃！ 使用此鏈接可在 1 月 31 日前使用 Coursera Plus 立減 200 美元。
我是一個狂熱的學習者，我已經使用 Coursera Plus 大約半年了！我真的很喜歡它如何通過一次性付款提供對 7000 多門課程的完整訪問權限。
如果您致力於在 2023 年學習數據科學，您也應該考慮一下！
第 2 步:熟悉數據庫
了解數據科學所需的技能後，就該開始熟悉數據科學職業所需的數據庫了。
這包括 MySQL 和 PostgreSQL 等關係數據庫以及 MongoDB 和 Cassandra 等 NoSQL 數據庫。
要學習關係數據庫，您需要很好地理解 SQL。獲得良好基礎的一個很好的資源是 Coursera 的數據科學基礎與 Python 和 SQL 專業化。
至於像 MongoDB 這樣的 NoSQL 數據庫，您需要了解它們如何存儲數據的基礎知識，它們的數據結構及其查詢語言。
它們與從關係數據庫查詢數據的方式有很大不同，因此您需要進行一些自學。
在我的以前作為數據分析師和數據科學家的經驗，我必須學會查詢和分析來自幾種不同類型數據庫的數據。
因此，我建議真正嘗試並習慣 2 個最常見的數據庫——MySQL 和 MongoDB。
第 3 步:開始處理項目
現在您了解了數據庫所需的數據技能，是時候開始處理一些項目了！
項目是我最喜歡的學習數據科學的方式。它們的效率要高得多！
這是建立您的作品集並向潛在雇主展示您的技能的好方法。您可以在線找到一些有趣的數據科學項目或創建您自己的項目。
例如，您可以使用公開可用的數據集（例如 Kaggle 的數據集）來探索數據分析的不同方面並創建引人入勝的數據可視化。
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您還可以考慮使用 Google 數據分析認證等證書進行頂點項目。
或者，您可以學習收集自己的數據集，如果您您對自己的技能更有信心。
您可以嘗試以下方法:
使用自然語言處理 (NLP) 分析來自 API 的文本數據。使用網絡抓取技術從網站或網絡 API 提取數據.
如果您打算學習 NLP，我強烈建議您學習結構良好的課程，以幫助您完成學習過程。在這種情況下，Coursera 的自然語言處理專業化是一個不錯的選擇。
您還可以從事開源項目，例如 GitHub 上提供的項目，以構建您的作品集並與其他有才華的數據協作科學家。
在從事更高級的數據科學項目時，您可能需要從多個來源訪問數據。為幫助您解決此問題，您應該熟悉 Apache Airflow 和 AWS Glue 等工具，這些工具可讓您自動執行提取、轉換和加載 (ETL) 數據的過程。
第 4 步:開發您的網絡
作為 2023 年的數據科學家，開始開發您的網絡非常重要。網絡對於數據科學家來說是一個非常寶貴的工具，因為它可以幫助您與該領域的其他專業人士建立聯繫並發展關係。
誰知道呢?這些甚至可能會帶來很好的工作機會！
憑藉您通過各種數據科學項目獲得的所有技能，您將非常願意與您的網絡分享您的工作。
（我個人使用的）一種令人驚嘆的社交方式是 LinkedIn。事實上，我作為數據分析師的第一份工作是通過使用 LinkedIn 獲得的！我後來的數據科學家角色也是通過與我所在行業（醫療保健和生命科學）志同道合的人建立聯繫而產生的。
您還應該嘗試接觸您所在行業的人並與他們聊天！
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數據科學職位需求旺盛；你會想把自己放在那裡。
你可以加入 Kaggle 或 Stack Overflow 等在線社區，在那裡你可以與其他數據科學家互動並提出問題。
您還可以參加行業活動、會議和編程馬拉松，以幫助您了解最新動態並引起招聘人員的注意。
積極參與數據科學社區是與潛在雇主建立聯繫和建立關係的好方法.
您可以參加許多與數據科學相關的活動、會議和聚會，以了解有關該領域的更多信息並建立有價值的聯繫。
第 5 步:建立在線作品集
如果您想在 2023 年受僱於數據科學領域，擁有強大的在線形象至關重要。創建在線作品集以向未來的潛在雇主展示您的項目和技能至關重要。
將您的在線作品集視為簡歷的延伸！
您的作品集應包括以下內容:
您的相關教育背景、經驗和技術技能的概述指向您的 GitHub 個人資料和您使用的任何其他源代碼存儲庫的鏈接您完成的任何數據科學項目，以及對這些技術的解釋已使用鏈接到您撰寫的有關數據科學主題的任何相關博客文章或文章
您的作品集還應包括對您自己的描述以及您的獨特之處。這將有助於潛在的雇主更好地了解您，並了解您為什麼會非常適合他們的團隊。
最後的想法
現在您知道了開始您的工作的步驟數據科學之旅，是時候採取行動了！
通過開展項目、參加活動和會議來建立您的網絡以及創建在線作品集來開始培養您的技能，以便雇主可以更多地了解您。
希望本文能幫助您實現 2023 年開始數據科學的目標！